数据处理:12个使得效率倍增的pandas技巧 1. 背景描述 Python正迅速成为数据科学家偏爱的语言,这合情合理.它拥有作为一种编程语言广阔的生态环境以及众多优秀的科学计算库.如果你刚开始学习Python,可以先了解一下Python的学习路线. python学习路线:https://www.analyticsvidhya.com/learning-paths-data-science-business-analytics-business-intelligence-big-data/lea…

第一部分: ipython http://www.cnblogs.com/cgzl/p/7623347.html 第二部分: numpy http://www.cnblogs.com/cgzl/p/7630065.html 这里是Pandas的第一部分, 预计Pandas会有很多部分...... html { font-family: sans-serif } body { margin: 0 } article,aside,details,figcaption,figure,footer,he…

Pandas的第一部分: http://www.cnblogs.com/cgzl/p/7681974.html github地址: https://github.com/solenovex/My-Machine-Learning-Notebook 很抱歉, 因为工作繁忙, 更新的比较慢. 数据的选取和索引 Pandas对数据的基本操作…

更新:后来忽然发现有个cumcount()函数,支持正排倒排,所以以下说的那些基本都没啥用了. 最近做比赛线上无甚进展,所以先小小地总结遇到的一些困难和解决的方法,以防之后忘记.毕竟总是忙着大步赶路的话,容易扯着蛋.在此感谢群内大佬们的指导,给了我思路和解决方案. 数据处理的话一般pandas是用到最多的啦,这次我遇到了这样的问题,比如我有个DataFrame如下: 首先我想统计一下A.B.C分别出现了几次,并且作为一列写在旁边,但我又不想groupby再count再merge什么的,有没有什么…

import pandas as pd >>> df = pd.DataFrame({'a':[1,3,5,7,4,5,6,4,7,8,9], 'b':[3,5,6,2,4,6,7,8,7,8,9]}) >>> df['a'].values.tolist() [1, 3, 5, 7, 4, 5, 6, 4, 7, 8, 9] or you can just use >>> df['a'].tolist() [1, 3, 5, 7, 4, 5, 6, 4…

用apply处理pandas比用for循环,快了无数倍,测试如下: 我们有一个pandas加载的dataframe如下,features是0和1特征的组合,可惜都是str形式(字符串形式),我们要将其转换成一个装有整型int 0和1的list (1)用for循坏(耗时约3小时) 1 from tqdm import tqdm #计时器函数 2 for i in tqdm(range(df.shape[0])): 3 df['features'][i] = df['features'][i].sp…

Pandas 初学者教程       2018-05-19 六尺巷人 对于数据科学家,无论是数据分析还是数据挖掘来说,Pandas是一个非常重要的Python包.它不仅提供了很多方法,使得数据处理非常简单,同时在数据处理速度上也做了很多优化,使得和Python内置方法相比时有了很大的优势. 如果你想学习Pandas,那就开始吧 第一课: - 导入库 - 创建数据集 - 创建数据框 - 从CSV读取 - 导出到CSV - 查找最大值 - 绘制数据 第二课: - 从TXT读取 - 导出到TXT -…

有关pandas存储的理论 简单又实用的pandas技巧:如何将内存占用降低90% 代码 Reducing DataFrame memory size by ~65% 上篇的改进 缓解pandas中DataFrame占用内存过大的问题…

The Python Tutorial (Python 2.7.11) 的中文翻译版本.Python Tutorial 为初学 Python 必备官方教程,本教程适用于 Python 2.7.X 系列. 在线阅读 » Fork Me » The Python Tutorial (Python 3.5.1) 的中文翻译版本.Python Tutorial 为初学 Python 必备官方教程,本教程适用于 Python 3.5.x. 在线阅读 » Fork Me » Flask 是一个轻量级的 We…

Python开源项目,期待大家和我们一起共同维护 github排名榜单 https://github.com/trending github搜索榜单:https://github.com/search 说明 以下总结大部分来至于 [TimLiu-Python] (https://github.com/Tim9Liu9/TimLiu-Python) ,欢迎大家查看原版 Feedback 期望大家随时能提出宝贵的意见(直接提交issues即可).请广大网友只按照目录结构(即使目录结构有问题)添加三方…